如何根據連接數將連接數顯示為邊緣標簽和權重

Question

如何根據連接數將連接數顯示為邊緣標簽和邊緣權重。

到目前為止，我的代碼：

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G=nx.DiGraph()

G.add_edge('a','b');
G.add_edge('c','d');
G.add_edge('c','a');
G.add_edge('a','b');
G.add_edge('b','a');

nx.draw(G,with_labels=True)

plt.show()

我的目標是基於大量數據創建圖（Python腳本）

網絡和matplotlib的新手

Answer 1

您遇到的基本問題是networkx並不真正適合於繪制加權的有向圖。 可以做到的，但是不是很漂亮。 特別是，沒有真正的支持繪制雙向連接，因為雙向連接是相互繪制的。 下面，我嘗試通過在連接的頭部附近繪制邊緣權重來解決該問題，但這並不是很好。

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

G=nx.MultiDiGraph()

G.add_edge('a','b');
G.add_edge('c','d');
G.add_edge('c','a');
G.add_edge('a','b');
G.add_edge('b','a');

edge_to_count = dict()
for edge in G.edges():
    try:
        edge_to_count[edge] += 1
    except KeyError:
        edge_to_count[edge] = 1

pos = nx.spring_layout(G)
nx.draw(G, pos)
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_to_count, label_pos=0.25)

plt.show()

如果要將多邊緣表示為邊緣權重，則代碼將更改為：

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx

# get edge weights based on edge count
edges = [('a','b'),
         ('c','d'),
         ('c','a'),
         ('a','b'),
         ('b','a')]

edge_to_count = dict()
for edge in edges:
    try:
        edge_to_count[edge] += 1.
    except KeyError:
        edge_to_count[edge] = 1.

# convert to networkx edge list format
edges = [(k[0], k[1], dict(weight=v)) for k, v in edge_to_count.items()]

# create graph
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(edges)

# precompute layout to be used by both, draw() and draw_networkx_edge_labels
pos = nx.spring_layout(G)

# draw graph first, then labels on top
nx.draw(G, pos)
nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_to_count, label_pos=0.25)

plt.show()

附錄

在某個時候，我花了一段時間解決這個確切的問題，所以我寫了一個自己的小網絡繪圖庫，稱為netgraph （可通過pip和github獲得 ）。 該API與networkx非常相似，除了我擺脫了一些我可能會為了向后兼容而保留在networkx中的命名不一致之處。 默認輸出如下所示：

如您所見，它支持繪制雙向/平行邊。 默認情況下，邊緣根據其重量着色。 由於它接受networkx圖形對象作為輸入，因此與networkx集成非常容易（它也支持多種輸入格式）。

import matplotlib.pyplot as plt
import networkx
import netgraph

# get edge weights based on edge count
edges = [('a','b'),
         ('c','d'),
         ('c','a'),
         ('a','b'),
         ('b','a')]

edge_to_count = dict()
for edge in edges:
    try:
        edge_to_count[edge] += 1.
    except KeyError:
        edge_to_count[edge] = 1.

# convert to networkx edge list format
edges = [(k[0], k[1], dict(weight=v)) for k, v in edge_to_count.items()]

# create graph
G = nx.DiGraph()
G.add_edges_from(edges)

# draw
netgraph.draw(G, edge_labels=edge_to_count, edge_label_font_size=8)
plt.show()